論文の概要: A Copula Based Supervised Filter for Feature Selection in Diabetes Risk Prediction Using Machine Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.22554v2
• Date: Tue, 30 Sep 2025 06:11:34 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-01 21:59:07.51946
• Title: A Copula Based Supervised Filter for Feature Selection in Diabetes Risk Prediction Using Machine Learning
• Title（参考訳）: 機械学習を用いた糖尿病リスク予測における特徴選択のためのコプラに基づく教師付きフィルタ
• Authors: Agnideep Aich, Md Monzur Murshed, Amanda Mayeaux, Sameera Hewage,
• Abstract要約: 本稿では,計算効率のよい教師付きフィルタ手法を提案する。 CDCデータセットでは,提案手法が最も高速なセレクタであり,特徴空間を約52%削減した。 両データセット全体で、Gumbel-upper-tailDependency coefficient selectorは臨床上の一貫性と影響のある予測因子を一貫して同定した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Effective feature selection is critical for building robust and interpretable predictive models, particularly in medical applications where identifying risk factors in the most extreme patient strata is essential. Traditional methods often focus on average associations, potentially overlooking predictors whose importance is concentrated in the tails of the data distribution. In this study, we introduce a novel, computationally efficient supervised filter method that leverages the Gumbel copula's upper-tail dependence coefficient to rank features based on their tendency to be simultaneously extreme with a positive outcome. We conducted a rigorous evaluation of this method against four standard baselines (Mutual Information, mRMR, ReliefF, and L1/Elastic-Net) using four distinct classifiers on two diabetes datasets: a large-scale public health survey (CDC, N=253,680) and a classic clinical benchmark (PIMA, N=768). Our analysis included comprehensive statistical tests, permutation importance, and robustness checks. On the CDC dataset, our method was the fastest selector and reduced the feature space by approximately 52% while maintaining predictive performance statistically indistinguishable from a model using all features. On the PIMA dataset, our method's feature ranking yielded the single best-performing model, achieving the highest ROC-AUC of all tested configurations. Across both datasets, the Gumbel-upper-tail dependence coefficient selector consistently identified clinically coherent and impactful predictors. We conclude that feature selection via upper-tail dependence is a powerful, efficient, and interpretable new tool for developing risk models in public health and clinical medicine.
• Abstract（参考訳）: 効果的な特徴選択は、堅牢で解釈可能な予測モデルを構築するために重要であり、特に最も極端な患者層におけるリスク要因を特定する医学的応用が不可欠である。 従来の手法では、平均的な関連性に注目し、データ分布の尾に集中している予測者を見落としていることが多い。 本研究では,Gumbel copula の上尾依存性係数を利用した,計算効率の良い教師付きフィルタ手法を提案する。 大規模公衆衛生調査 (CDC, N=253,680) と, 古典的臨床ベンチマーク (PIMA, N=768) を用いて, 4つの基準基準線 (Mutual Information, mRMR, ReliefF, L1/Elastic-Net) に対する厳密な評価を行った。 分析対象は,包括的統計検査,置換の重要性,頑健性検査であった。 CDCデータセット上では,提案手法は最も高速なセレクタであり,全ての特徴を用いたモデルと統計的に区別不能な予測性能を維持しつつ,特徴空間を約52%削減した。 PIMAデータセットでは,提案手法の特徴ランキングが1つの最良性能モデルとなり,全テスト構成で最高のROC-AUCが達成された。 両データセット全体で、Gumbel-upper-tailDependency coefficient selectorは臨床上の一貫性と影響のある予測因子を一貫して同定した。 以上の結果から, 上肢依存による特徴選択は, 公衆衛生・臨床医療におけるリスクモデル開発のための強力な, 効率的, 解釈可能な新しいツールであることが示唆された。

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